“中国软件杯”大学生软件设计大赛是一项面向中国在校学生的公益性赛事，大赛由国家工业和信息化部、教育部、江苏省人民政府共同主办，是全国软件行业规格最高、最具影响力的国家级一类赛事。其中，作为重点赛题的龙源风电赛，上线一月以来，吸引了来自全国 300 余所高校 320 余支团队的 700 余名选手参加。
赛题背景
随着清洁能源的快速发展，风力发电已经成为可再生能源的重要组成部分。然而，风具有随机性特点，常规天气预报无法准确反映出风电场所在区域的真实风速，从而造成发电功率预测准确率低下，影响电力供需平衡。因此，提高风电功率预测的准确性，为电网调度提供科学支撑，对我国能源产业有十分重要的价值。
此次赛题由百度飞桨和龙源电力设置，数据集由全球最大风电运营企业龙源电力提供，采集自真实风力发电数据，要求选手基于百度飞桨 PaddlePaddle 设计一个可以通过深度学习技术实现对风力发电进行功率预测及管理的软件系统。
赛题数据解析
本赛题数据集由全球最大风电运营企业龙源电力提供，采集自真实风力发电数据。预选赛训练数据和区域赛训练数据分别为不同 10 个风电场近一年的运行数据共 30 万余条，每 15 分钟采集一次，包括风速、风向、温度、湿度、气压和真实功率等，具体的数据字段中英文对应如下：
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WINDSPEED 预测风速
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WINDDIRECTION 风向
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TEMPERATURE 温度
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HUMIDITY 湿度
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PRESSURE 气压
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PREPOWER 预测功率（系统生成）
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ROUND(A.WS,1) 实际风速
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ROUND(A.POWER,0) 实际功率（计量口径一）
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YD15 实际功率（预测目标，计量口径二）
注：“预测风速”字段，指的是由权威的气象机构，像是中央气象台、欧洲国家气象中心等发布的商业气象数据源。从时间线来说，实际功率预测需要提前 36 个小时、72 个小时、240 的小时等获得数值天气预报，从而进行功率的预测。
基于 PaddleTS 的两种方案基线
PaddleTS 是一款基于飞桨深度学习框架的开源时序建模算法库，其具备统一的时序数据结构、全面的基础模型功能、丰富的数据处理和分析算子以及领先的深度时序算法，可以帮助开发者实现时序数据处理、分析、建模、预测全流程，在预测性维护、智慧能耗分析、价格销量预估等场景中有重要应用价值。本赛题基线基于 PaddleTS 打造了全流程的赛事入门教程。
基线项目
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5866171?contributionType=1&sUid=90149&shared=1&ts=1680491732413
赛题培训
明晚七点半，风电赛题培训！特邀龙源集团算法工程师、百度AICA首席架构师项子抒和飞桨技术专家“深渊上的坑”担任培训讲师！带你领略风电领域的行业知识和从入门到提交的参赛全流程。
“深渊上的坑”
AI Studio 资深用户
飞桨开发者技术专家（PPDE）
项子抒
龙源电力功率预测、电力市场交易算法工程师
百度 AICA 首席 AI 架构师
赛题入门、结果提交文件构成及评测说明，帮助所有选手，搞定提交！
报名后，会议室二维码将自动弹出，培训录制将自动发至选手填写的邮箱
课程清单
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风电赛题和baseline基本介绍，课程地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/28510
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提交及评测全流程说明，明晚七点半，报名地址：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/28510
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利用gradio将预测算法API化，实现可视化（待官方群内通知）
